机器学习中的评测指标

最新推荐文章于 2024-09-12 12:23:23 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 评测指标
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xg123321123/article/details/52554659
本文详细介绍了机器学习中常用的评估指标，包括查全率（Recall）、准确率（Precision）和精确度（Accuracy）。通过解释二分问题中的四种结果（TP、TN、FP、FN），帮助读者理解这些指标如何计算及应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习中的评测指标

先更新目前自己经常用到的：Recall，Precision和Accuracy

  • 二分问题的4种结果
  • Recall
  • Precision
  • Accuracy

二分问题的4种结果

  • TP(True positive) : 真值为正，预测结果也为正（正确预测为正样本）
  • TN(True Negative) : 真值为负，预测结果也为负（正确预测为负样本）
  • FP(Fasle Positve) : 真值为负，预测结果为正（错误预测为正样本）
  • FN(Fasle Negative) : 真值为正，预测为负（错误预测为负样本）

Recall - 查全率

Recall = TP/(TP+FN)
亦即，在所有的正样本中，有多少被预测为了正样本。查全，我常用这个叫法。

Precision - 准确率

Precision = TP/(TP+FP)
亦即，在所有被预测为正样本的样本中，有多少真的是正样本。

Accuracy - 精确度

Accuracy = (TP+TN)/(P+N)
亦即，所有样本中，有多少被正确预测了（不管预测为正or负，只要预测正确就行）。

小建议：一般Recall可以用查全率来称呼，方便记忆；而Precision和Accuracy不建议使用中文，直接用英文称呼吧

机器学习框架及评估指标详解
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01-24 6296
目录 机器学习的步骤 train_test_split函数的详解 机器学习评估指标 分类模型评估指标 混淆矩阵 ROC曲线 利用ROC的其他评估标准 Python 绘制ROC曲线求解AUC模板代码 错误率 精度 查准率、查全率 P-R曲线 Python绘制P-R曲线模板代码 平衡点(BEP) F1度量 Python求解F1_score代码 回归模型评估指标 均方误差 MAE（平均绝对误差） MAPE（平均绝对百分比误差） RMSE（均方根误差） R Square（
机器学习进行回归任务的评价指标
weixin_57332529的博客
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在不同类型的回归任务中选择最合适的评价指标，需要根据具体任务的需求和数据的特性来决定
机器学习评价指标
it_lxg123的博客
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机器学习中的评价指标 当一个机器学习模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。 正例，所关注的识别目标就是正例。 负例，正例以外就是负例。 TP、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）： 混淆矩阵 真实正例 真实负例 检测正例 TP ...
机器学习评测指标概述
当赤道留住雪花
05-07 936
机器学习评测指标概述 文章目录机器学习评测指标概述1. 基本分类1.1 样本类别1.2 置信度阈值1.3 IoU阈值2. 基本指标recallprecisonaccuracy3.进阶指标3.1 F1-score3.2 pr曲线定义计算方式计算函数目标检测的pr曲线计算多分类p-r曲线计算方式3.3 mAP定义求解方式计算函数3.4 混淆矩阵定义计算函数参考文献 1. 基本分类 1.1 样本类别 机器学习评测任务的一个样本，根据预测结果和标注结果的不同，有如下所示的四个类别： 真实\预测 正类 负类
机器学习基础——性能评测指标
DONG_LIN_2019的博客
10-28 480
摘要： 　　数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 　　在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做...
机器学习中评价方法
Matrix-yang的博客
04-09 921
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机器学习算法中的评价指标（准确率、召回率、F值、ROC、AUC等）
dnjylhv2296的博客
12-07 1098
参考链接：https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章，写的非常详细~ 一、机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。 准确率确实是一个很好很直观的评价...
机器学习评估指标-学习篇
最新发布
qq_38925911的博客
09-12 1579
模型评估是机器学习和人工智能领域中的一个关键环节，它旨在对训练好的模型进行性能评估，以了解模型在未见过的新数据上的表现。模型评估的目的通过评估，确定模型在给定任务上的准确度、可靠性、泛化能力等指标。发现模型在特定类型数据或情境中的弱点，如过拟合、欠拟合或偏差。提供关于如何调整模型参数、优化数据处理方法的具体见解。评估结果是迭代开发过程中不可或缺的部分，帮助开发者在每个阶段优化模型。评估模型在现实世界复杂和不可预测数据上的表现，确保模型能够有效工作。样本集划分。
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dylan_young的博客
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文章目录一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？二、六大评价指标都代表什么含义？如何进行模型评价？总结引用文章链接： 一、机器学习中，回归问题的六大评价指标是什么？ 回归问题五大评价指标分别为 皮尔逊相关系数， 解释方差分数（explained_varience_score）， 平均绝对误差（mean_absolute_error）， 均方差(mean_square_error)， r2分数（r2_score） 和 调整r2分数（r2_score_adjust） 二、六大评价.
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机器学习中的各种评价指标
上善若水
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1 分类 分类器评价指标主要有： 1，Accuracy 2，Precision  3，Recall  4，F1 score  5，ROC 曲线 6，AUC 7，PR 曲线 8，Log损失 混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被模...
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegressionnp.random.seed(8) admissions = pd.read_csv("D:\\test\machineLearning\\admissions.csv") admissions["actual_label
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机器学习评价指标大汇总
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在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本；召回率（Recall）指的是所有正样本有多少被模型判为正样本，即召回。设模型输出的正样本集合为AA，真正的正样本集合为BB，则有： Precision...
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